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- 나누다:
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- copilot은(는) 귀하의 데이터를 어떻게 사용합니까?
- Copilot은 코드, 상호 작용, 컨텍스트 등 익명화된 사용자 데이터를 수집하여 코딩 제안을 향상시킵니다. 이 데이터는 Copilot이 사용자 패턴을 학습하고, 자주 사용되는 코드를 식별하고, 특정 코딩 환경에 적응하여 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
- 일체 포함 1077 2024-08-16 16:48:16
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- copilot 귀하의 데이터를 어떻게 보호합니까?
- Copilot은 개발자가 코드를 작성하는 데 도움을 주는 AI 도우미입니다. Copilot은 사용자 데이터를 보호하기 위해 데이터를 암호화하고 서비스 개선을 위해 데이터 사용을 제한하며 개인 정보 보호 규정을 준수하고 강력한 암호화, 보안 서비스 등의 보안 조치를 사용합니다.
- 일체 포함 761 2024-08-16 16:47:16
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- copilot 기록을 어떻게 볼 수 있나요?
- 이 기사에서는 부조종사의 비행 이력을 볼 수 없는 문제에 대해 설명합니다. 조종사는 자신의 비행 일지를 유지해야 한다고 설명하지만, 이 기록은 포함된 민감한 정보로 인해 다른 조종사나 대중과 공유되지 않습니다.
- 일체 포함 1128 2024-08-16 16:46:12
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- Visual Studio에서 copilot는 어떻게 작동하나요?
- VS Copilot 개요: Visual Studio의 AI 도우미인 Copilot은 다음과 같은 고급 기능을 통해 코드 생성을 향상합니다. 코드 완성 및 함수 생성교차 언어 번역자동화된 리팩토링 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 일체 포함 514 2024-08-16 16:45:21
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- copilot는 팀에서 어떻게 작동하나요?
- Copilot은 파일, 아이디어, 피드백 공유 및 진행 상황 추적을 위한 공유 작업 공간을 제공하는 팀 협업 도구입니다. 주요 기능으로는 공유 작업공간, 실시간 편집, 버전 관리, 작업 관리, 채팅 등이 있습니다. 팀은 향상시킬 수 있습니다
- 일체 포함 568 2024-08-16 16:44:17
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- 마이크로소프트는 어떻게 copilot 작동하나요?
- Microsoft의 Copilot은 AI를 활용하여 개발 생산성을 향상합니다. 지능형 코드 완성, 시나리오 기반 지원, 상황별 분석 및 자연어 통신을 통해 개발 작업을 간소화합니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써,
- 일체 포함 597 2024-08-16 16:43:21
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- Nvidia는 가지치기 및 증류 작업을 수행합니다. 동일한 크기로 더 나은 성능을 달성하기 위해 Llama 3.1 8B의 매개변수를 절반으로 줄였습니다.
- 소형 모델의 등장. 지난달 Meta는 현재까지 Meta의 가장 큰 모델인 405B 모델과 각각 700억 개의 매개변수와 80억 개의 매개변수를 가진 두 개의 작은 모델을 포함하는 Llama3.1 모델 시리즈를 출시했습니다. Llama3.1은 오픈 소스의 새로운 시대를 여는 것으로 간주됩니다. 그러나 차세대 모델은 성능이 강력하더라도 배포 시 여전히 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 업계에서는 다양한 언어 작업에서 충분한 성능을 발휘하고 배포 비용이 매우 저렴한 소규모 언어 모델(SLM)을 개발하는 또 다른 추세가 나타났습니다. 최근 NVIDIA 연구에 따르면 지식 증류와 결합된 구조화된 가중치 가지치기가 처음에는 더 큰 모델에서 더 작은 언어 모델을 점차적으로 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 튜링상 수상자, 메타치프 A
- 일체 포함 425 2024-08-16 16:42:44
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- Nvidia는 가지치기 및 증류 작업을 수행합니다. 동일한 크기로 더 나은 성능을 달성하기 위해 Llama 3.1 8B 매개변수를 절반으로 줄였습니다.
- 소형 모델의 등장. 지난달 Meta는 현재까지 Meta의 가장 큰 모델인 405B 모델과 각각 700억 개의 매개변수와 80억 개의 매개변수를 가진 두 개의 작은 모델을 포함하는 Llama3.1 모델 시리즈를 출시했습니다. Llama3.1은 오픈 소스의 새로운 시대를 여는 것으로 간주됩니다. 그러나 차세대 모델은 성능이 강력하더라도 배포 시 여전히 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 업계에서는 다양한 언어 작업에서 충분한 성능을 발휘하고 배포 비용이 매우 저렴한 소규모 언어 모델(SLM)을 개발하는 또 다른 추세가 나타났습니다. 최근 NVIDIA 연구에 따르면 지식 증류와 결합된 구조화된 가중치 가지치기가 처음에는 더 큰 모델에서 더 작은 언어 모델을 점차적으로 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 튜링상 수상자, 메타치프 A
- 일체 포함 1062 2024-08-16 16:42:23
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- copilot는 단어에서 어떻게 작동하나요?
- Copilot은 Microsoft Word에 통합된 AI 기반 글쓰기 도우미로, NLP를 활용하여 글쓰기 컨텍스트를 분석하고 맞춤형 텍스트 생성, 문장 완성, 텍스트 다시 쓰기 및 정보 검색을 제안합니다. 그 기능에는 천연 라가 포함됩니다.
- 일체 포함 844 2024-08-16 16:42:17
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- Outlook에서 copilot는 어떻게 작동하나요?
- Copilot은 Outlook과 통합되어 실시간 문법 및 스타일 제안, 제안된 구문 및 어조 조정을 제공하여 이메일 구성을 향상시키는 AI 기반 도우미입니다. Outlook의 기본 기능과 원활하게 통합됩니다.
- 일체 포함 983 2024-08-16 16:41:18
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- copilot는 Power BI에서 어떻게 작동하나요?
- Power BI의 AI 도우미인 Copilot은 NLP를 사용하여 사용자 명령을 이해합니다. 작업을 자동화하고 통찰력을 제공하며 사용자 행동 및 데이터 분석을 기반으로 권장 사항을 제공합니다. 기능에는 자동화된 데이터 탐색, 맞춤형 추천이 포함됩니다.
- 일체 포함 606 2024-08-16 16:40:26
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- copilot은(는) Excel에서 어떻게 작동하나요?
- Copilot은 작업을 자동화하고 자연어 처리, 상황 인식 및 기계 학습을 위해 AI를 활용하여 Excel 경험을 향상시킵니다. 작업 자동화, 데이터 통찰력, 오류 방지, 사용자 친화적인 인터페이스 및 강력한 보안을 제공합니다.
- 일체 포함 447 2024-08-16 16:39:18
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- 두 개의 작은 모델이 서로를 검증하고 큰 모델과 직접 비교할 수 있나요? Microsoft의 rStar는 CoT와 미세 조정도 사용하지 않습니다.
- 작은 모델이 큰 문제를 해결할 수 있도록 서로 확인하세요. 우리 모두 알고 있듯이 LLM은 강력하지만 복잡한 추론을 수행하는 능력은 충분히 강력하지 않습니다. 예를 들어 GSM8K 데이터 세트에서 Mistral-7B는 CoT(Chain of Thought)와 같은 기술을 사용하더라도 36.5%의 정확도만 달성할 수 있습니다. 미세 조정이 실제로 추론 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있지만 대부분의 LLM은 GPT-4와 같은 보다 강력한 모델로 정제되었거나 이러한 강력한 모델로 합성되었을 수도 있는 미세 조정 데이터에 의존합니다. 동시에 연구자들은 추론 능력을 향상시키기 위해 더 나은 교사 LLM을 사용하는 보조적이지만 더 어려운 방법을 적극적으로 개발하고 있습니다. 더 나은 모델 없이 추론 능력을 향상시키기 위한 유망 패러다임은
- 일체 포함 1090 2024-08-16 16:38:49
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- copilot vscode Python을 사용하는 방법
- 이 문서에서는 Python 개발을 위해 Copilot을 VSCode와 통합하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. VSCode 내에서 Copilot을 설치, 활성화 및 구성하는 방법을 설명하고 이를 사용하여 코드를 생성, 수정 및 문서화하는 데 대한 구체적인 팁을 제공합니다.
- 일체 포함 1155 2024-08-16 16:38:19
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- Li Feifei의 기업가적 방향을 알고 싶으십니까? 다음은 Robotics + 3D에 관한 논문 목록입니다.
- 80개 이상의 논문이 "로봇공학+3D"의 연구 진행 상황을 이해하고 있습니다. 얼마 전 여러 언론에서는 유명한 AI 학자이자 스탠포드 대학의 Li Feifei 교수가 설립한 스타트업 회사인 WorldLabs가 단 3개월 만에 두 차례의 자금 조달을 완료했다고 보도했습니다. 회사는 이번 자금 조달에서 약 1억 달러를 조달했다고 추정합니다. Value가 10억 달러를 넘어 새로운 유니콘이 되었습니다. WorldLabs의 개발 방향은 '공간 지능', 즉 3차원 물리적 세계를 이해하고 물체의 물리적 특성, 공간적 위치 및 기능을 시뮬레이션할 수 있는 모델을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. Li Feifei는 "공간 지능"이 AI 개발의 핵심 부분이라고 믿습니다. 그녀의 팀은 스탠포드 대학 실험실에서 컴퓨터와 로봇이 3차원 세계에서 행동을 취하도록 훈련하고 있습니다.
- 일체 포함 672 2024-08-16 16:37:33